Struttura dei modelli di miscela

Modelli di Mixture in R

Victor Medina

Researcher at The University of Edinburgh

Descrizione dei modelli di miscela

1. Qual è la distribuzione adatta?
   • Familiarizza con diverse distribuzioni di probabilità.
2. Quante sotto-popolazioni considerare?
   • Scelta da data scientist o con criteri statistici.
3. Quali sono i parametri e come stimarli?
   • Un metodo fantastico: l'algoritmo EM!

Esempio 1: dataset Gender

Esempio 1: risultati del dataset Gender

1. Quale distribuzione? Distribuzione gaussiana bivariata
2. Quanti cluster? Due cluster
3. Quali stime? Medie, deviazioni standard e proporzioni

Esempio 2: cifre scritte a mano

Esempio 2: risultati cifre scritte a mano

1. Quale distribuzione? Distribuzione di Bernoulli
2. Quanti cluster? Due cluster
3. Quali stime? Probabilità media di 1 per ogni punto e proporzioni

Esempio 3: tipologie di reato

Esempio 3: risultati tipologie di reato

1. Quale distribuzione? Distribuzione di Poisson multivariata
2. Quanti cluster? Sei cluster
3. Quali stime? Numero medio di reati per tipo e proporzioni

Esercitiamoci!

Modelli di Mixture in R